CN117257283B - 一种摔倒保护方法、装置、智能假肢、终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种摔倒保护方法、装置、智能假肢、终端及存储介质，方法包括：实时获取用户身体的旋转运动数据以及膝关节的转动运动数据，并基于旋转运动数据与转动运动数据，确定风险事件信息，风险事件信息反映的是用户将要发生的存在安全风险的事件；若风险事件信息为摔倒事件，则启动摔倒应急程序，并基于风险事件信息获取预设的目标阻尼数据；获取阻尼装置的初始阻尼数据，并将阻尼装置的初始阻尼数据调整为目标阻尼数据。本发明可在检测到用户将要发生摔倒事件时控制智能假肢中的阻尼装置提供预设的目标阻尼数据，为智能假肢提供适当的弯曲阻力或伸展阻力，对用户的摔倒趋势进行缓冲，减少因摔倒所带来的伤害，保护用户的安全。
Description
技术领域
本发明涉及假肢技术领域，尤其涉及一种摔倒保护方法、装置、智能假肢、终端及存储介质。
背景技术
随着社会的发展，交通的便利，工业化水平的不断提高，机器创伤车祸等造成截肢的患者越来越多，截肢给患者带来很多不便，失去了基本生活能力。因此研发一款能帮助截肢者实现基本生活能力的智能假肢也越来越紧迫。智能假肢需要具有帮助患者行走、跑步等功能，智能假肢要实现行走、跑步等功能，就必须具有识别行走、跑步等不同运动模式的能力。
当用户使用智能假肢时，因不适应或者操作不熟练，难免会出现摔倒的情况，但是现有的智能假肢并不会针对摔倒情况作出任何的应急处理，对用户的安全没有保障。
因此，现有技术还有待改进和提高。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种摔倒保护方法、装置、智能假肢、终端及存储介质，旨在解决现有技术中的智能假肢并不会针对摔倒情况作出任何的应急处理，对用户的安全没有保障的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种摔倒保护方法，其中，所述摔倒保护方法应用于智能假肢，所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于对所述膝关节提供弯曲阻力或伸展阻力，所述摔倒保护方法包括：
实时获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据，并基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，所述风险事件信息反映的是用户将要发生的存在安全风险的事件；
若所述风险事件信息为摔倒事件，基于所述风险事件信息获取预设的目标阻尼数据；
获取所述阻尼装置的初始阻尼数据，并将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据。
在一种实现方式中，所述基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，包括：
基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的身体姿态信息；
基于所述身体姿态信息，确定所述风险事件信息。
在一种实现方式中，所述基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的身体姿态信息，包括：
基于所述旋转运动数据确定所述小腿部的旋转加速度，并基于所述转动运动数据确定所述膝关节实时的转动角度；
将所述旋转加速度与预设的加速度阈值进行比较，以及，将所述转动角度与预设的角度阈值进行比较；
若所述旋转加速度大于所述加速度阈值且所述转动角度大于所述角度阈值，则确定所述身体姿态信息为身体失衡状态。
在一种实现方式中，所述基于所述身体姿态信息，确定所述风险事件信息，包括：
若所述身体姿态信息为身体失衡状态，则获取用户的身体重心位置的移动距离，所述移动距离用于反映所述身体重心位置的变化；
若所述身体重心位置的移动距离超过预设值，则确定所述风险事件信息为摔倒事件。
在一种实现方式中，所述将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据，包括：
获取所述身体重心位置的移动速度；
基于所述移动速度，确定与所述移动速度所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。
在一种实现方式中，所述将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据，还包括：
获取所述初始阻尼数据与所述目标阻尼数据之间的差异值；
基于所述差异值，确定与所述差异值所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。
在一种实现方式中，所述方法还包括：
获取所述风险事件信息所对应的应急等级；
基于所述应急等级，控制所述智能假肢中的膝关节的运动速度下降，并向所述智能假肢的膝关节提供弯曲阻力。
第二方面，本发明实施例还提供一种摔倒保护装置，其中，所述摔倒保护装置应用于智能假肢，所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于对所述膝关节提供弯曲阻力或伸展阻力，所述摔倒保护装置包括：
风险分析模块，用于实时获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据，并基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，所述风险事件信息反映的是用户将要发生的存在安全风险的事件；
数据获取模块，用于若所述风险事件信息为摔倒事件，基于所述风险事件信息获取预设的目标阻尼数据；
阻尼调整模块，用于获取所述阻尼装置的初始阻尼数据，并将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据。
在一种实现方式中，所述风险分析模块包括：
姿态确定单元，用于基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的身体姿态信息；
事件确定单元，用于基于所述身体姿态信息，确定所述风险事件信息。
在一种实现方式中，所述姿态确定单元包括：
数据分析子单元，用于基于所述旋转运动数据确定所述小腿部的旋转加速度，并基于所述转动运动数据确定所述膝关节实时的转动角度；
数据比较子单元，用于将所述旋转加速度与预设的加速度阈值进行比较，以及，将所述转动角度与预设的角度阈值进行比较；
姿态分析子单元，用于若所述旋转加速度大于所述加速度阈值且所述转动角度大于所述角度阈值，则确定所述身体姿态信息为身体失衡状态。
在一种实现方式中，所述事件确定单元包括：
重心位置分析子单元，用于若所述身体姿态信息为身体失衡状态，则获取用户的身体重心位置的移动距离，所述移动距离用于反映所述身体重心位置的变化；
摔倒事件确定子单元，用于若所述身体重心位置的移动距离超过预设值，则确定所述风险事件信息为摔倒事件。
在一种实现方式中，所述阻尼调整模块还包括：
重心移动分析单元，用于获取所述身体重心位置的移动速度；
第一调整执行单元，用于基于所述移动速度，确定与所述移动速度所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。
在一种实现方式中，所述阻尼调整模块包括：
差异值获取单元，用于获取所述初始阻尼数据与所述目标阻尼数据之间的差异值；
第二调整执行单元，用于基于所述差异值，确定与所述差异值所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。
第三方面，本发明实施例还提供一种智能假肢，其中，所述智能假肢包括接受腔、膝关节、小腿部以及上述方案中所述的摔倒保护装置。
第四方面，本发明实施例还提供一种终端，其中，所述终端包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的摔倒保护程序，处理器执行摔倒保护程序时，实现上述方案中任一项的摔倒保护方法的步骤。
第五方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有摔倒保护程序，所述摔倒保护程序被处理器执行时，实现上述方案中任一项所述的摔倒保护方法的步骤。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种摔倒保护方法，本发明首先实时获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据，并基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，所述风险事件信息反映的是用户将要发生的存在安全风险的事件。然后，若所述风险事件信息为摔倒事件，基于所述风险事件信息获取预设的目标阻尼数据。最后，获取所述阻尼装置的初始阻尼数据，并将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据。本发明可在检测到用户将要发生摔倒事件时控制智能假肢中的阻尼装置提供预设的目标阻尼数据，为智能假肢提供适当的弯曲阻力或伸展阻力，对用户的摔倒趋势进行缓冲，减少因摔倒所带来的伤害，保护用户的安全。
附图说明
图1为本发明实施例提供的摔倒保护方法的具体实施方式的流程图。
图2为本发明实施例提供的智能假肢的结构示意图。
图3为本发明实施例提供的摔倒保护装置的功能原理图。
图4为本发明实施例提供的终端的原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例提供一种摔倒保护方法，基于本实施例的方法可在检测到用户将要发生摔倒事件时控制智能假肢中的阻尼装置提供预设的目标阻尼数据，为智能假肢提供适当的弯曲阻力或伸展阻力，对用户的摔倒趋势进行缓冲，减少因摔倒所带来的伤害，保护用户的安全。具体应用时，本实施例首先获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据，并基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，所述风险事件信息反映的是用户将要发生的存在安全风险的事件。然后，若所述风险事件信息为摔倒事件，基于所述风险事件信息获取预设的目标阻尼数据。最后，获取所述阻尼装置的初始阻尼数据，并将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据。
本实施例的摔倒保护方法可应用于智能假肢，该智能假肢中包括智能控制器，用于实现该摔倒保护方法。此外，本实施例的摔倒保护方法还可应用于终端中，该终端可设置在智能假肢中，以通过所述终端来实现摔倒保护方法。所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于为所述膝关节提供弯曲阻力或伸展阻力。如图1中所示，所述摔倒保护方法包括如下步骤：
步骤S100、实时获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据，并基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，所述风险事件信息反映的是用户将要发生的存在安全风险的事件。
如图2中所示，本实施例的智能假肢包括小腿部11以及与小腿部11之间通过转轴转动连接的膝关节12，转轴设置在膝关节12上，用于带动小腿部转动，实现膝关节12的灵活运动，膝关节12位于小腿部11的顶部，智能假肢还包括接收腔3，接收腔3与膝关节12固定连接，接收腔3用于安装在用户的大腿上。本实施例中的小腿部11内设置有阻尼装置2，阻尼装置2可为液压缸，该阻尼装置可用于为所述膝关节提供弯曲阻力或伸展阻力，以使得膝关节12保持稳定。
当用户的大腿上安装了智能假肢后，用户就可以使用该智能假肢应用于各种场景下，为了保证智能假肢的使用安全性，并且也帮助智能假肢可以更好地被用户使用，本实施例可实时获取用户小腿部11的旋转运动数据以及所述膝关节12的转动运动数据，该旋转运动数据可用于反映小腿部11的旋转加速度，该转动运动数据可用于反映膝关节12中转轴的转动角度。在本实施例中，本实施例可基于预设的惯性传感器来对旋转运动数据以及转动运动数据进行采集，该惯性传感器可设置在用户的穿戴设备上以及智能假肢上，并且无论是用户是处于站立还是处于行走的状态下，都可以实时获取用户身体的旋转运动数据以及所述膝关节12的转动运动数据。当获取到所述旋转运动数据与所述转动运动数据后，本实施例可基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，该风险事件信息反映的是用户将要发生的存在安全风险的事件。也就是说，本实施例可通过分析所述旋转运动数据与所述转动运动数据来判定用户是否会发生摔倒事件。
在一种实现方式中，本实施例在确定风险事件信息时，包括如下步骤：
步骤S101、基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的身体姿态信息；
步骤S102、基于所述身体姿态信息，确定所述风险事件信息。
具体地，由于本实施例采集到的旋转运动数据反映的是用户小腿部11的旋转情况，包括旋转加速度（也就可以反映小腿部11运动的速度变化），转动运动数据反映的是膝关节12的转动角度，当膝关节12转动时，就会带动小腿部11转动。因此所述旋转运动数据与所述转动运动数据可在一定程度上反映用户的姿态。因此，本实施例的终端可基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的身体姿态信息，该身体姿态信息反映的是用户身形以及姿势。因此，终端就可以基于该身体姿态信息，确定风险事件信息，即判定用户是否会发生摔倒事件。具体应用时，终端可将实时采集到用户小腿部11的旋转运动数据进行比较分析，分析出旋转运动数据的变化，得到小腿部11的旋转速度变化数据，也就是小腿部11发生旋转时的速度变化情况，进而基于该小腿部11的旋转速度变化数据，确定出旋转加速度，该旋转加速度可用于反映用户小腿部11旋转时速度变化的快慢，这样基于旋转加速度就可以确定出用户身体是否是突然发生倾斜/旋转以及是否是快速发生倾斜/旋转。同样地，终端还可将实时采集到的膝关节12的转动运动数据进行比较分析，分析转动运动数据的变化，得到转动角度变化数据，也就是膝关节12的转动角度的变化情况，进而基于该转动角度变化数据，确定出实时的转动角度，该转动角度可用于分析出膝关节12是否发生转动，进一步分析出智能假肢的小腿部11的摆动幅度，进而膝关节12与小腿部11呈现弯曲姿态。在本实施例中，小腿部11的旋转可用于反映用户身体整体的旋转，比如左转或者右转。膝关节12的转动可用于反映小腿不11的前后摆动。因此，当终端得到小腿部11的旋转加速度以及膝关节12实时的转动角度后，本实施例可进一步分析，得到用户的确定所述身体姿态信息。
在一种实现方式中，本实施例可预先设置加速度阈值和角度阈值，当将所述旋转加速度与预设的加速度阈值进行比较，以及，将所述转动角度与预设的角度阈值进行比较后，如果所述旋转加速度大于所述加速度阈值且所述转动角度大于所述角度阈值，则就说明用户小腿部11突然发生旋转，且膝关节12呈现大幅度弯曲，因此就可以判定此时用户身体瞬时发生了大幅度旋转，因此也就可以确定此时用户的身体姿态信息为身体失衡状态，所谓身体失衡状态即为用户身体失去平衡。在另一种实现方式中，本实施例也可对加速度阈值和角度阈值进行细分多个阈值档位，将旋转加速度与转动角度分别与细分多个阈值档位的加速度阈值和角度阈值进行比较后，可以更为精细化地确定旋转加速度和转动角度所处的阈值档位，进而根据此时所处的阈值档位更精细化地确定用户的身体姿态信息是否为身体失衡状态，以便更准确地确定出用户是否会发生摔倒事件。
接着，当确定出所述身体姿态信息为身体失衡状态，由于身体失衡，用户身体的重心位置也会发生变化。本实施例可基于预设的传感器来获取用户的身体重心位置的移动距离，所述移动距离用于反映所述身体重心位置的变化。具体地，本实施例可在用户身体出现失衡之前，检测身体重心位置的最初位置，然后在身体出现失衡后，检测移动后的身体重心位置，将移动后的身体重心位置与身体重心位置的最初位置进行比较，确定身体重心位置的移动距离。若所述身体重心位置的移动距离超过预设值，则可确定用户的身体重心是发生了大幅度的变化，此时就可确定所述风险事件信息为摔倒事件。本实施例中通过分析用户的身体姿态信息以及身体重心位置的变化来综合分析出用户是否会发生摔倒，从多个维度来对用户的风险事件信息进行分析，可更为准确地确定发生摔倒事件的可能性。
步骤S200、若所述风险事件信息为摔倒事件，基于所述风险事件信息获取预设的目标阻尼数据。
当终端确定出风险事件信息为摔倒事件后，终端可启动摔倒应急程序，该摔倒应急程序主要是为了保证用户的安全，避免因摔倒而导致的伤害。此外，本实施例的终端还可基于确定的风险事件信息来获取预设的目标阻尼数据，该目标阻尼数据是预先设置且专门用于应对摔倒事件的阻尼数据，当阻尼装置2应用于该目标阻尼数据后，可给膝关节12提供合适的弯曲阻力，该弯曲阻力可向膝关节12反馈弹性支撑力，可以更好地支撑用户，并且也对智能假肢进行缓冲，缓解摔倒对智能假肢以及用户大腿的冲击，从而减少摔倒对用户的伤害。
在一种实现方式中，本实施例还可以对风险事件信息进行风险分档，并设置多个目标阻尼数据与不同的风险档位进行对应。当风险事件信息为摔倒事件时，可以基于身体重心位置的变化速度来判断该摔倒事件的严重程度，进而基于不同的严重程度来对摔倒事件进行分档，确定出此时摔倒事件对应风险档位，进而再基于确定的风险档位来获取对应的目标阻尼数据。
步骤S300、获取所述阻尼装置的初始阻尼数据，并将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据。
当获取到目标阻尼数据后，本实施例的终端就可以将阻尼装置2的初始阻尼数据调整至目标阻尼数据，以便给膝关节12提供合适的弯曲阻力，缓解摔倒对智能假肢以及用户大腿的冲击，从而减少摔倒对用户的伤害。
在一种实现方式中，本实施例在对阻尼装置2的阻尼数据进行调整时，首先，获取所述身体重心位置的移动速度，接着，基于所述移动速度，确定与所述移动速度所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。在本实施例中，身体重心位置的移动速度反映的是用户身体摇晃的频率，如果移动速度越大，则用户身体摇晃的频率也就越大，此时为了减少摔倒对用户的伤害，需要快速地将阻尼装置2的初始阻尼数据调整至目标阻尼数据，因此，身体重心位置的移动速度越大，对应的阻尼调整速度也就越大，从而更好地保护用户。
而在另一种实现方式中，本实施例还可获取所述初始阻尼数据与所述目标阻尼数据之间的差异值。然后基于所述差异值，确定与所述差异值所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。当差异值越大，则说明此时阻尼装置2的初始阻尼数据还远达不到摔倒保护的要求，为了更好地保护用户，就需要快速地将阻尼装置2的初始阻尼数据调整至目标阻尼数据，因此，当所述初始阻尼数据与所述目标阻尼数据之间的差异值，对应的阻尼调整速度也就越大，从而更好地保护用户。
此外，本实施例还可以进一步获取所述风险事件信息所对应的应急等级。该应急等级可基于摔倒事件的严重程度来确定，严重程度越高，应急等级也就越高。接着，终端可基于所述应急等级，控制所述智能假肢中的膝关节12的运动速度下降，并向所述智能假肢的膝关节12提供弯曲阻力。具体地，当应急等级越高，摔倒事件的严重程度也就越高，此时就可以控制膝关节的运动速度下降地越快，这样可以快速控制膝关节12停止运动，从而更加地保护用户。
综上，本实施例可在检测到用户将要发生摔倒事件时控制智能假肢中的阻尼装置提供预设的目标阻尼数据，为智能假肢提供适当的弯曲阻力，对用户的摔倒趋势进行缓冲，减少因摔倒所带来的伤害，保护用户的安全。
基于上述实施例，本发明还提供一种摔倒保护装置，该摔倒保护装置应用于智能假肢，所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于对所述膝关节提供弯曲阻力或伸展阻力。具体地，如图3中所示，所述摔倒保护装置包括：风险分析模块10、数据获取模块20以及阻尼调整模块30。具体地，所述风险分析模块10，用于实时获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据，并基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，所述风险事件信息反映的是用户将要发生的存在安全风险的事件。所述数据获取模块20，用于若所述风险事件信息为摔倒事件，基于所述风险事件信息获取预设的目标阻尼数据。所述阻尼调整模块30，用于获取所述阻尼装置的初始阻尼数据，并将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据。
在一种实现方式中，所述风险分析模块包括：
姿态确定单元，用于基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的身体姿态信息；
事件确定单元，用于基于所述身体姿态信息，确定所述风险事件信息。
在一种实现方式中，所述姿态确定单元包括：
数据分析子单元，用于基于所述旋转运动数据确定所述小腿部的旋转加速度，并基于所述转动运动数据确定所述膝关节实时的转动角度；
数据比较子单元，用于将所述旋转加速度与预设的加速度阈值进行比较，以及，将所述转动角度与预设的角度阈值进行比较；
姿态分析子单元，用于若所述旋转加速度大于所述加速度阈值且所述转动角度大于所述角度阈值，则确定所述身体姿态信息为身体失衡状态。
在一种实现方式中，所述事件确定单元包括：
重心位置分析子单元，用于若所述身体姿态信息为身体失衡状态，则获取用户的身体重心位置的移动距离，所述移动距离用于反映所述身体重心位置的变化；
摔倒事件确定子单元，用于若所述身体重心位置的移动距离超过预设值，则确定所述风险事件信息为摔倒事件。
在一种实现方式中，所述阻尼调整模块包括：
重心移动分析单元，用于获取所述身体重心位置的移动速度；
第一调整执行单元，用于基于所述移动速度，确定与所述移动速度所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。
在一种实现方式中，所述阻尼调整模块还包括：
差异值获取单元，用于获取所述初始阻尼数据与所述目标阻尼数据之间的差异值；
第二调整执行单元，用于基于所述差异值，确定与所述差异值所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。
在一种实现方式中，所述装置还包括：
应急等级确定模块，用于获取所述风险事件信息所对应的应急等级；
速度下降控制模块，用于基于所述应急等级，控制所述智能假肢中的膝关节的运动速度下降，并向所述智能假肢的膝关节提供弯曲阻力。
本实施例的摔倒保护装置中各个模块的工作原理与上述方法实施例中各个步骤的原理相同，此处不再赘述。
基于上述实施例，本发明还提供一种智能假肢，其中，所述智能假肢包括接受腔、膝关节、小腿部以及上述实施例中所述的摔倒保护装置。
基于上述实施例，本发明还提供了一种终端，所述终端的原理框图可以如图4所示。终端可以包括一个或多个处理器100（图4中仅示出一个），存储器101以及存储在存储器101中并可在一个或多个处理器100上运行的计算机程序102，例如，摔倒保护程序。一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现摔倒保护方法实施例中的各个步骤。或者，一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现摔倒保护装置实施例中各模块/单元的功能，此处不作限制。
在一个实施例中，所称处理器100可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在一个实施例中，存储器101可以是电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。存储器101也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（smart media card，SMC），安全数字（secure digital，SD）卡，闪存卡（flash card）等。进一步地，存储器101还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器101用于存储计算机程序以及终端所需的其他程序和数据。存储器101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端的限定，具体的终端以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、运营数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双运营数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种摔倒保护方法，其特征在于，所述摔倒保护方法应用于智能假肢，所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于对所述膝关节提供弯曲阻力或伸展阻力，所述摔倒保护方法包括：
实时获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据，并基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，所述风险事件信息反映的是用户将要发生的存在安全风险的事件；
若所述风险事件信息为摔倒事件，基于所述风险事件信息获取预设的目标阻尼数据；
获取所述阻尼装置的初始阻尼数据，并将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据；
所述基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，包括：
基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的身体姿态信息；
基于所述身体姿态信息，确定所述风险事件信息；
所述基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的身体姿态信息，包括：
基于所述旋转运动数据确定所述小腿部的旋转加速度，并基于所述转动运动数据确定所述膝关节实时的转动角度；
将所述旋转加速度与预设的加速度阈值进行比较，以及，将所述转动角度与预设的角度阈值进行比较；
若所述旋转加速度大于所述加速度阈值且所述转动角度大于所述角度阈值，则确定所述身体姿态信息为身体失衡状态；
所述基于所述身体姿态信息，确定所述风险事件信息，包括：
若所述身体姿态信息为身体失衡状态，则获取用户的身体重心位置的移动距离，所述移动距离用于反映所述身体重心位置的变化；
若所述身体重心位置的移动距离超过预设值，则确定所述风险事件信息为摔倒事件；
所述若所述风险事件信息为摔倒事件，基于所述风险事件信息获取预设的目标阻尼数据，包括：
预先对风险事件信息进行风险分档，并设置多个目标阻尼数据与不同的风险档位进行对应；
当风险事件信息为摔倒事件时，基于身体重心位置的变化速度判断所述摔倒事件的严重程度，基于严重程度确定出所述摔倒事件对应风险档位；
基于确定的风险档位来获取对应的目标阻尼数据；
所述将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据，包括：
获取所述身体重心位置的移动速度；
基于所述移动速度，确定与所述移动速度所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。
2.根据权利要求1所述的摔倒保护方法，其特征在于，所述将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据，还包括：
获取所述初始阻尼数据与所述目标阻尼数据之间的差异值；
基于所述差异值，确定与所述差异值所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。
3.根据权利要求1所述的摔倒保护方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述风险事件信息所对应的应急等级；
基于所述应急等级，控制所述智能假肢中的膝关节的运动速度下降，并向所述智能假肢的膝关节提供弯曲阻力。
4.一种摔倒保护装置，其特征在于，所述摔倒保护装置应用于智能假肢，所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于对所述膝关节提供弯曲阻力或伸展阻力，所述摔倒保护装置包括：
风险分析模块，用于实时获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据，并基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定风险事件信息，所述风险事件信息反映的是用户将要发生的存在安全风险的事件；
数据获取模块，用于若所述风险事件信息为摔倒事件，基于所述风险事件信息获取预设的目标阻尼数据；
阻尼调整模块，用于获取所述阻尼装置的初始阻尼数据，并将所述阻尼装置的初始阻尼数据调整为所述目标阻尼数据；
所述风险分析模块包括：
姿态确定单元，用于基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的身体姿态信息；
事件确定单元，用于基于所述身体姿态信息，确定所述风险事件信息；
所述姿态确定单元包括：
数据分析子单元，用于基于所述旋转运动数据确定所述小腿部的旋转加速度，并基于所述转动运动数据确定所述膝关节实时的转动角度；
数据比较子单元，用于将所述旋转加速度与预设的加速度阈值进行比较，以及，将所述转动角度与预设的角度阈值进行比较；
姿态分析子单元，用于若所述旋转加速度大于所述加速度阈值且所述转动角度大于所述角度阈值，则确定所述身体姿态信息为身体失衡状态；
所述事件确定单元包括：
重心位置分析子单元，用于若所述身体姿态信息为身体失衡状态，则获取用户的身体重心位置的移动距离，所述移动距离用于反映所述身体重心位置的变化；
摔倒事件确定子单元，用于若所述身体重心位置的移动距离超过预设值，则确定所述风险事件信息为摔倒事件；
所述数据获取模块具体用于：
预先对风险事件信息进行风险分档，并设置多个目标阻尼数据与不同的风险档位进行对应；
当风险事件信息为摔倒事件时，基于身体重心位置的变化速度判断所述摔倒事件的严重程度，基于严重程度确定出所述摔倒事件对应风险档位；
基于确定的风险档位来获取对应的目标阻尼数据；
所述阻尼调整模块包括：
重心移动分析单元，用于获取所述身体重心位置的移动速度；
第一调整执行单元，用于基于所述移动速度，确定与所述移动速度所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。
5.根据权利要求4所述的摔倒保护装置，其特征在于，所述阻尼调整模块还包括：
差异值获取单元，用于获取所述初始阻尼数据与所述目标阻尼数据之间的差异值；
第二调整执行单元，用于基于所述差异值，确定与所述差异值所对应的阻尼调整速度，并基于所述阻尼调整速度将所述初始阻尼数据调整至所述目标阻尼数据。
6.一种智能假肢，其特征在于，所述智能假肢包括接受腔、膝关节、小腿部以及上述权利要求4-5任一项所述的摔倒保护装置。
7.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的摔倒保护程序，所述处理器执行摔倒保护程序时，实现如权利要求1-3任一项所述的摔倒保护方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有摔倒保护程序，所述摔倒保护程序被处理器执行时，实现如权利要求1-3任一项所述的摔倒保护方法的步骤。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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